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Auteur(s)
-
Laurent LEBLOND : Expert en Statistique Industrielle, Direction Qualité du Groupe PSA Peugeot Citroën
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les laboratoires de mesure sont soumis, comme tous les industriels, à des phénomènes de type prévisible et/ou aléatoire. La statistique offre des possibilités pour décrire et exploiter ces phénomènes.
Cette fiche permet de faire un premier pas dans l’univers des phénomènes aléatoires qui sont à la base de l’évaluation des incertitudes de mesure et de l’estimation des risques liés à une déclaration de conformité. En ce sens, elle est essentielle à la bonne compréhension des fiches suivantes de cette série mais aussi d’un grand nombre de fiches « métier » de ce dossier pratique. Que ce soit dans le domaine des incertitudes de mesure, de la validation de méthodes, des périodicités d’étalonnage, de la surveillance des processus de mesure, la statistique est au cœur des pratiques du métrologue.
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Quelques mots sur les phénomènes prévisiblesArticle inclus dans l'offre
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1. Prévisible ou aléatoire ?
Les laboratoires sont confrontés à deux grands types de phénomènes.
-
les phénomènes prévisibles (au rang desquels les phénomènes systématiques) ;
-
les phénomènes aléatoires.
1.1 Définition du phénomène prévisible
Un phénomène prévisible est un phénomène dont on connaît le comportement. À chaque observation, il est possible de « prédire » sa valeur.
Exemple pédagogique : un dé statique sur une table. Si on ne lance jamais le dé, sa valeur est connue à chaque observation ; elle est systématique, le dé étant, dans cet exemple, immobile.
HAUT DE PAGE1.2 Définition du phénomène aléatoire
Un phénomène aléatoire est un phénomène dont on ne peut pas connaître avec certitude la valeur qu’il prendra lors d’une observation. Un phénomène aléatoire peut être « borné », c’est-à-dire qu’il peut varier entre des limites qui peuvent être connues.
Exemple pédagogique : le lancer de dé. Lorsqu’on lance un dé, on ne peut pas connaître à l’avance la valeur qu’il produira. En revanche, on peut dire que la valeur sera comprise entre 1 et 6. Dans ce cas précis, on peut également affirmer, sous réserve que le dé ne soit pas pipé, que la probabilité (la chance) de chacune des valeurs possibles (1, 2, 3, 4, 5 ou 6) est identique. On a une chance sur six de faire l’une ou l’autre des valeurs possibles.
L’analyse statistique consiste à décrire et à expliquer des phénomènes soumis à des aléas ; c’est une méthode d’analyse quantitative des faits.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Statistique théorique et appliquée, 2e édition, Dagnelie P, De Bœck Université, 2007
-
Introductory Statistics with R, Dalgaardp, Springer, 2008
-
Statistique, la théorie et ses applications, Springer, 2004
-
Applied Statistices and Probability for Engineers, 4e édition, Montgomery D.C & Runger G.C, Whiley, 2007
-
Introduction à la statistique, 3e édition, Morgenthaler S., Presses polytechniques et universitaires romandes, 2007
-
Probabilités, analyse de données et statistiques, 2e édition, Saporta G, Technip, 2006
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Simulation d’un phénomène aléatoire et construction d’histogrammes (Outil
fic1454m1.xlsx
).Ce fichier Excel permet de simuler des phénomènes aléatoires simples afin d’observer les effets de l’échantillonnage sur l’histogramme expérimental des valeurs. Il permet également de générer des histogrammes paramétrables (nombre de classes) à partir de données dont vous disposez.
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